ÉTUDE DE CAS 04
- Professionnel
- IA générative
- BI
Interroger la donnée avec ses mots
Une application NL2SQL pour les utilisateurs non techniques.
Tressol-Chabrier · Alternance
Le projet, étape par étape
Langage naturelexploration du référentiel client
- 01
Poser une question
En langage naturel
- 02
Générer la requête
Mistral Large traduit la question en SQL
- 03
Interroger les données
Accès au référentiel client avec pyodbc
- 04
Explorer la réponse
Graphiques Plotly dans Streamlit
Contexte
Développement d’une application d’analyse en langage naturel au sein du groupe Tressol-Chabrier.
Problème
Permettre à des utilisateurs non techniques d’explorer le référentiel client sans écrire de requête SQL.
Données
Le référentiel client du groupe. Son périmètre exact et son volume ne sont pas précisés.
Approche
J’ai développé une application Streamlit associant interrogation en langage naturel, accès SQL et visualisation.
Méthode
L’application utilise l’API Mistral Large, Python, pyodbc et Plotly pour permettre l’exploration du référentiel.
Résultats
Une application NL2SQL permettant aux équipes métier d’interroger le référentiel client en langage naturel.
Technologies
Streamlit, API Mistral Large, Python, pyodbc et Plotly.
Enseignements et limites
La fiabilité des requêtes, le traitement des questions ambiguës et les modalités de contrôle des accès restent à documenter ; aucun taux de réussite n’est annoncé.